<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<journal>
<title>Journal of Statistical Sciences</title>
<title_fa>مجله علوم آماری</title_fa>
<short_title>JSS</short_title>
<subject>Basic Sciences</subject>
<web_url>http://jss.irstat.ir</web_url>
<journal_hbi_system_id>1</journal_hbi_system_id>
<journal_hbi_system_user>admin</journal_hbi_system_user>
<journal_id_issn>1735-8183</journal_id_issn>
<journal_id_issn_online>2783-2929</journal_id_issn_online>
<journal_id_pii></journal_id_pii>
<journal_id_doi>10.61882/jss</journal_id_doi>
<journal_id_iranmedex></journal_id_iranmedex>
<journal_id_magiran></journal_id_magiran>
<journal_id_sid></journal_id_sid>
<journal_id_nlai></journal_id_nlai>
<journal_id_science>شماره 812/2910/3 مورخ 12/7/1384</journal_id_science>
<language>fa</language>
<pubdate>
	<type>jalali</type>
	<year>1387</year>
	<month>5</month>
	<day>1</day>
</pubdate>
<pubdate>
	<type>gregorian</type>
	<year>2008</year>
	<month>8</month>
	<day>1</day>
</pubdate>
<volume>2</volume>
<number>1</number>
<publish_type>online</publish_type>
<publish_edition>1</publish_edition>
<article_type>fulltext</article_type>
<articleset>
	<article>


	<language>fa</language>
	<article_id_doi></article_id_doi>
	<title_fa>تحلیل بیزی سلسله مراتبی مدلهای شفایافتگی با شکنندگی همبسته</title_fa>
	<title>Hierarchical Bayesian Analysis of Cure Model with Correlated Frailty</title>
	<subject_fa>آمار حیاتی</subject_fa>
	<subject>Biostatistics </subject>
	<content_type_fa>پژوهشی بنیادی</content_type_fa>
	<content_type>Research</content_type>
	<abstract_fa>&lt;p style=&quot;text-align: justify;&quot;&gt;در تحلیل داده های بقا، هنگامی که نسبتی از افراد شفایافته هستند و زمان های رخداد پیشامد با یکدیگر همبسته می باشند، از مدل شکنندگی شفایافتگی استفاده می شود. در این مقاله هدف تحلیل دو نوع شکنندگی همبسته از دیدگاه بیزی در مدل شفایافتگی ناآمیخته برای مجزا کردن اثرات تصادفی اختصاصی و مشترک موجود بین آزمودنی ها می باشد، این مدل ها عبارتند از: (1) مدل شکنندگی همبسته شفایافتگی (2) مدل شکنندگی همبسته شفایافتگی با زمان پیشرفت. در این مدل ها تابع درستنمایی را براساس تابع نمایی تکه ای فرمول بندی نموده و پارامترهای آنها را با رهیافت بیز سلسله مراتبی برآورد می کنیم. از آنجایی که توزیع های پسینی دارای فرم بسته نمی باشند، برآورد مشخصات توزیع های پسینی با بکارگیری روش های مونت کارلوی زنجیر مارکوفی به دست می آیند. برای مقایسه مدل شکنندگی همبسته کاکس را بکار می بریم. براساس معیار اطلاع کیبش مدل های شکنندگی همبسته شفا یافتگی به مدل شکنندگی همبسته کاکس برتری دارند. در انتها داده های پیوند قرینه دو طرفه مورد تحلیل قرار می گیرد.&lt;/p&gt;</abstract_fa>
	<abstract>&lt;div style=&quot;text-align: justify;&quot;&gt;In the survival analysis, when there is a cure fraction and the occurrence times of events are correlated, the cure frailty model is utilized. The main objective is to propose a method of analysis for two types of correlated frailty in the non-mixture cured model in order to separate the individual and shared heterogeneity between subjects. The cure models with correlated frailty and promotion time are considered. In both models, the likelihood function are based on piecewise exponential distribution for hazard function. To estimate the parameters, hierarchical Bayesian modeling is employed. Due to non-closed forms of the posteriors, they are estimated by MCMC algorithms. The Cox correlated frailty model is used as a benchmark and models are compared by DIC Criterion . The results show the superiority of cure models with correlated frailty.&lt;/div&gt;</abstract>
	<keyword_fa>تحلیل بقا, مدل شفا یافتگی, شکنندگی همبسته, نمایی تکه ای</keyword_fa>
	<keyword>Cure Models, Correlated Frailty, Piecewise Hazard.</keyword>
	<start_page>73</start_page>
	<end_page>95</end_page>
	<web_url>http://jss.irstat.ir/browse.php?a_code=A-10-22-1&amp;slc_lang=fa&amp;sid=1</web_url>


<author_list>
	<author>
	<first_name>Mitra</first_name>
	<middle_name></middle_name>
	<last_name>Rahimzadeh</last_name>
	<suffix></suffix>
	<first_name_fa>میترا</first_name_fa>
	<middle_name_fa></middle_name_fa>
	<last_name_fa>رحیم زاده</last_name_fa>
	<suffix_fa></suffix_fa>
	<email></email>
	<code>10031947532846006621</code>
	<orcid>10031947532846006621</orcid>
	<coreauthor>No</coreauthor>
	<affiliation>Department of Biostatistics, Tarbiat Moddares University, Tehran, Iran.</affiliation>
	<affiliation_fa>گروه آمار زیستی، دانشگاه تربیت مدرس</affiliation_fa>
	 </author>


	<author>
	<first_name>Ebrahim</first_name>
	<middle_name></middle_name>
	<last_name>Hajizadeh</last_name>
	<suffix></suffix>
	<first_name_fa>ابراهیم</first_name_fa>
	<middle_name_fa></middle_name_fa>
	<last_name_fa>حاجی زاده</last_name_fa>
	<suffix_fa></suffix_fa>
	<email></email>
	<code>10031947532846006622</code>
	<orcid>10031947532846006622</orcid>
	<coreauthor>Yes
</coreauthor>
	<affiliation>Department of Biostatistics, Tarbiat Moddares University, Tehran, Iran.</affiliation>
	<affiliation_fa>گروه آمار زیستی، دانشگاه تربیت مدرس</affiliation_fa>
	 </author>


	<author>
	<first_name>Farzad</first_name>
	<middle_name></middle_name>
	<last_name>Eskandari</last_name>
	<suffix></suffix>
	<first_name_fa>فرزاد</first_name_fa>
	<middle_name_fa></middle_name_fa>
	<last_name_fa>اسکندری</last_name_fa>
	<suffix_fa></suffix_fa>
	<email></email>
	<code>10031947532846006623</code>
	<orcid>10031947532846006623</orcid>
	<coreauthor>No</coreauthor>
	<affiliation>Department of Statistics, Allameh Tabatabei University, Tehran, Iran.</affiliation>
	<affiliation_fa>گروه آمار، دانشگاه علامه طباطبایی</affiliation_fa>
	 </author>


	<author>
	<first_name>Soleyman</first_name>
	<middle_name></middle_name>
	<last_name>Kheiri</last_name>
	<suffix></suffix>
	<first_name_fa>سلیمان</first_name_fa>
	<middle_name_fa></middle_name_fa>
	<last_name_fa>خیری</last_name_fa>
	<suffix_fa></suffix_fa>
	<email></email>
	<code>10031947532846006624</code>
	<orcid>10031947532846006624</orcid>
	<coreauthor>No</coreauthor>
	<affiliation>Shahrekord University of Medical Science, Shahrekord, Iran.</affiliation>
	<affiliation_fa>دانشگاه علوم پزشکی شهرکرد</affiliation_fa>
	 </author>


</author_list>


	</article>
</articleset>
</journal>
